2 背景 3 2.1 超音速流动的 CFD . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 21
•AI预防威胁性预防,一种智能而快速的恶意软件检测和预防解决方案,可以在用户连接的任何地方保护您的网络。此解决方案利用基于流动的防病毒软件和基于机器学习的零日威胁检测,以保护用户免受恶意软件攻击并防止系统中的恶意软件传播。请参阅基于流动的防病毒策略和配置基于机器学习的威胁检测。
摘要。在当前的研究中,我们研究了含有运动微生物的 Darcy-Forchheimer 纳米液体的磁流体动力学 (MHD) 流动问题,该液体在经过非线性细长薄片时会产生粘性耗散。在纳米液体中加入旋转微生物有助于提高许多微生物系统的热效率。使用连续松弛 (SOR) 程序对单相流动问题进行了迭代求解。我们考虑了主要参数对运动微生物的流动速度、温度、密度和浓度的影响,并使用 MATLAB 在表格和图形中进行了描述。此外,我们还开发了一个比较表来检查所考虑流动问题的数值结果的准确性。Forchheimer 参数值的增加会导致速度分布的减小。根据研究结果,路易斯数和布朗运动参数往往会提高质量传输速率。
材料。然而,对月球中气体挥发物的准确描述非常重要,但很困难。理论上,在低压条件下的全周期挥发物流动的描述需要
建议的解决方案:•对近壁流动的干扰•防止旁路流量•通过散装催化剂引导流体•CFD调查导致选定的设计
在每种情况下的模拟中,允许 2000-3000 次迭代(每种情况大约需要 5 个计算机小时)。大多数情况没有实现完全收敛(如 FLOVENT 所定义,场残差持续减少到总通量的 0.5% 以下),而是稳定在振荡残差中,无法通过进一步计算、改变松弛因子或其他计算选项来减少。这种振荡不同点的解决方案略有不同,主要是在涡流的位置,但发现流动的总体趋势相似。这种现象被解释为代表模拟的流动的不稳定性质,并被接受为这样,而不是代码或数据错误的迹象。个别案例在这些振荡的最小值附近停止。